この記事では、SQLを使ってアンサンブル学習を活用し、モデルの予測精度と安定性を向上させる手法について解説します。具体的なコード例やテーブルを用いた説明を交えて、理論から実践までを網羅していきます。
目次
アンサンブル学習とは
アンサンブル学習は、複数の学習モデルを組み合わせることで、単一のモデルよりも高い性能を目指す手法です。
アンサンブル学習の種類
主に以下の3つが知られています。
- バギング
- ブースティング
- スタッキング
バギング
同じ種類のモデルを複数作成し、それらの平均や多数決で結果を出します。
ブースティング
複数の弱い学習器を連結させて、強い学習器を作り上げます。
スタッキング
異なる種類のモデルを組み合わせ、新たなモデル（メタモデル）で結果をまとめます。
SQLでのアンサンブル学習の活用
データベースを操作する際にもアンサンブル学習は非常に役立ちます。
テーブル作成
まずはサンプルテーブルを作成します。
CREATE TABLE sample_data (
id INT PRIMARY KEY,
feature1 FLOAT,
feature2 FLOAT,
label INT
);
複数のモデルで予測
複数のモデルで予測を行い、結果を新しいテーブルに保存します。
-- モデルAの予測結果を保存
CREATE TABLE pred_model_a AS
SELECT id, model_a(feature1, feature2) AS pred_a
FROM sample_data;
-- モデルBの予測結果を保存
CREATE TABLE pred_model_b AS
SELECT id, model_b(feature1, feature2) AS pred_b
FROM sample_data;
アンサンブル手法の適用
続いて、複数のモデルの予測結果を使ってアンサンブルを行います。
-- 平均を取る
CREATE TABLE ensemble_pred AS
SELECT a.id, (a.pred_a + b.pred_b) / 2 AS ensemble_pred
FROM pred_model_a AS a
JOIN pred_model_b AS b
ON a.id = b.id;
テーブルで理解するアンサンブル学習のメリット
| 単一モデル | アンサンブル学習 |
|---|---|
| 過学習のリスク | 過学習を抑制 |
| 不安定な予測 | 予測の安定性向上 |
まとめ
SQLでアンサンブル学習を活用することで、各モデルの長所を活かしながら、予測精度と安定性を高めることが可能です。特に大量のデータが扱われるビジネスシーンでは、この手法は非常に有用です。
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